【生成AI事例集】データ品質・可観測性ツール提供スタートアップ6選（後編・3社）

「生成AI事例集」のカテゴリーごとのスタートアップ紹介記事、今回は「データ品質・可観測性」です。（「生成AI事例集」では、約50のカテゴリー、500社以上のスタートアップを1カテゴリー1記事で順次、解説していきます。）

データ品質の管理は、ビジネス上の意思決定の質を向上させるだけでなく、AIモデル開発における学習データ構築の際にも非常に重要な役割を持っています。例えば、自動運転において収集されたデータを全てクラウドを通じて転送すると、学習に不要なデータまで送信することになり、余計な時間的・金銭的コストがかかり、非効率的です。

生成AIを活用したデータ品質管理ツールをワークフローに取り入れることで、従来の手法よりも精緻なデータの異常検出や、不要なデータのフィルタリングなどを自動化できます。特に、取得されるデータがビジネスにおいて重要な意思決定に繋がるような金融業界などの企業において、生データに対する正確な異常検知は欠かせない要素です。

これから、様々なケースでの利用を想定したデータ品質管理ツールを提供するスタートアップについて、それぞれの特徴や具体的な利用例を交えて詳細に解説していきます。

「生成AI事例集」には、「データ品質・可観測性」カテゴリーとして、現時点で以下の6社のスタートアップが登録されています。

1. Superconductive

2. Anomalo

3. Monte Carlo

4. Lume

5. Lightup

6. Heex Technologies

また、 関連スタートアップとして、「テスト・デバック」カテゴリに分類されているContourも追加で紹介していきます。

本記事では、Contourを含め6社を詳しく紹介します。前回の記事（前編）で3社、この記事（後編）で3社の紹介になります。

「生成AI事例集」では、約50のカテゴリー、500社以上のスタートアップを1カテゴリー1記事で順次、解説していきます。有料のメンバーシップを購入いただくと、週2本程度の記事が全て閲覧できるようになります。購入者のご希望が多ければ、有料メンバー限定のウェビナーも企画します。

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